在《什么的是用户画像》一文中，我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义，当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢？...，高扩展性的系统架构来支撑用户画像分析的实现。...所以整体用户画像体系必须建立在大数据架构之上。 ? 实时性 在Hadoop崛起初期，大部分的计算都是通过批处理完成的，也就是T+1的处理模式，要等一天才能知道前一天的结果。...但是在实时用户画像架构中，Hive是作为一个按天的归档仓库的存在，作为历史数据形成的最终存储所在，也提供了历史数据查询的能力。...，产品，运营等岗位共同讨论的结果，也是用户画像的核心所在，下一篇，我们将讨论用户画像的标签体系。
文章目录 一 标签系统体系架构 二 标签模型开发流程 三 标签模型计算逻辑 一 标签系统体系架构 1）、标签数据 标签管理平台中，每个标签开发时，首先需要在管理平台上注册（新建标签：4级标签和5级标签...） 业务标签和属性标签 业务标签对应标签模型，每个标签模型就是Spark Application，运行程序可以给用户打上标签：TagName 模型表中存储数据：spark application运行时参数设置核心数据...画像标签表：tbl_profile 存储标签数据时，也将标签数据存储同步存储到Elasticsearch索引中，方便使用标签进行查询用户 基于Elasticsearch为HBase表构建二级索引...设计对业务字段的数据进行统计和对属性标签规则rule进行转换，打标签 挖掘类型标签 使用机器学习算法构建算法模型，使用预测值与属性标签规则整合，打标签，其中涉及相关计算 4）、【HBase】标签存储将用户标签数据存储到...HBase表中，同步到Elasticsearch索引中 a）、存储最新画像标签数据 存储HBase表汇总 b）、同步标签数据到Solr索引中 使用HBase协处理器完成，自定同步数据，批量索引插入
关于用户画像的概念，数据相关从业人员应该都知道。用户画像的应用场景很广泛，比如精细化运营、数据分析与挖掘、精准营销、搜索和广告的个性化定向推送等。...用户画像的分析核心一个是对用户建模打标签，关于这，之前在内部交流群分享了一份个人学习的资料，大家都觉得真香，今天把全部内容共享出来供大家自行下载阅读。...主要目录： 1、用户画像应用场景 2、产品层面的宏观分析维度 3、用户画像标签类型 4、用户画像项目开发流程 5、数据仓库介绍 6、用户画像数据质量管理 7、常见需要开发的用户画像相关模型 8、用户行为标签表实际开发案例
INSERT","id":15,"tablename":"user_info","account":"abcd","age":24,"email":"981456@qq.com","status":0} 创建用户画像...reduce.addSink(new CarrierAnalySink()); env.execute("portrait carrier"); } } 创建用户画像会员分类标签...()); reduce.addSink(new MemberAnalySink()); env.execute("portrait member"); } } 用户画像行为特征...这里我们会分析用户的几个行为，并进行画像 浏览商品行为：频道id、商品id、商品类别id、浏览时间、停留时间、用户id、终端类别(1、PC端，2、微信小程序，3、app)、deviceId。...创建用户画像商品类别偏好标签 创建一个商品类型标签实体类 @Data public class ProductTypeLabel { private Long userid; private
用户画像平台架构图 在【rainbowzhou 面试3/101】技术提问--大数据测试是什么，你如何测？...中，描述了关于用户画像数据存储方面的基础设施，除此之外还有： MySQL--元数据管理，监控预警数据，结果集存储 导出到业务系统的数据 Redis--非关系数据库，缓存 Elasticsearch--...用户画像的构成 用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。...标签数据开发：用户画像工程化的重点模块，包含统计类、规则类、挖掘类、流式计算类标签的开发，以及人群计算功能的开发， 打通画像数据和各业务系统之间的通路，提供接口服务等开发内容。...作业流程调度：标签加工、人群计算、同步数据到业务系统、 数据监控预警等脚本开发完成后，需要调度工具把整套流程调度起来。
开发画像后的标签数据，如果只是“躺在”数据仓库中，并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。...图13 对比分析两个人群特征 本文介绍了用户画像产品化主要涵盖的功能模块以及这些模块的应用场景。用户画像产品化是把数据应用到业务服务中的一个重要出口，业务人员熟知业务，但对数据不了解。...通过这种产品可视化的方式，方便业务人员分析用户群特征，将分析后的用户群推送到对应业务系统中触达用户，更方便、快捷地将数据赋能到业务场景中去。...本文摘编于《用户画像：方法论与工程化解决方案》，经出版方授权发布。...关于作者 赵宏田，资深大数据技术专家，在大数据、数据分析和数据化运营领域有多年的实践经验，擅长Hadoop、Spark等大数据技术，以及业务数据分析、数据仓库开发、爬虫、用户画像系统搭建等。
这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现，那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现（个人见解）。...数据整理： 1、数据指标的的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现，比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache。...2、通过hive编写UDF 或者hiveql 根据业务逻辑拼接ETL，使用户对应上不同的用户标签数据（这里的指标可以理解为为每个用户打上了相应的标签），生成相应的源表数据,以便于后续用户画像系统，通过不同的规则进行标签宽表的生成...数据平台 1、数据平台应用的分布式文件系统为Hadoop的HDFS，因为Hadoop2.0以后,任何的大数据应用都可以通过ResoureManager申请资源，注册服务。...（用户所对应的各类标签信息）。
分享嘉宾：王琛@神策数据 编辑整理：冯露 出品平台：DataFunTalk 导读：用户画像是建立在数据基础之上的用户模型，是产品改进、精准营销等业务场景中不可或缺的重要基础。...而构建用户画像的过程就是要给用户打上各种维度的标签，并基于标签进行定性或定量分析。这其中，建设灵活、全面、高效的标签体系是工作的重中之重。...数据产品应用： 另一方面，除了驱动人工的业务以外，用户标签还可以成为其他数据产品的基础，比如个性化推荐系统，广告系统，CRM等这些系统。...在有限的资源条件下支持亿级用户基数的标签生产：在相对比较有限的条件下，能够支持相对比较大的用户基数的标签生产，需要对计算或者存储方面有比较高的优化，对于系统架构来说，平台的伸缩性和这种适应性都会要求相对高一些...这张图就展现了神策基础数据流平台的架构。数据流是从左到右的，最左边是所有的采集的方式，各种SDK采集了数据之后，经过数据接收系统、导入系统和存储系统，然后查询系统，最后展现。 2.
用户画像是指用户的进行标签化、信息结构化。 构成用户画像的基本元素通常有：姓名、照片、个人信息、经济状况、工作信息、计算机互联网背景。...用来丰富用户画像的元素有：居住地、工作地点、公司、爱好、家庭生活、朋友圈、性格、个人语录等等。...创建用户画像的方法 用户画像的作用 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销； 用户统计，比如中国大学购买书籍人数 TOP10，全国分城市奶爸指数； 数据挖掘，构建智能推荐系统...，利用关联规则计算，喜欢红酒的人通常喜欢什么运动品牌，利用聚类算法分析，喜欢红酒的人年龄段分布情况； 进行效果评估，完善产品运营，提升服务质量，其实这也就相当于市场调研、用户调研，迅速下定位服务群体，提供高水平的服务...； 对服务或产品进行私人定制，即个性化的服务某类群体甚至每一位用户； 业务经营分析以及竞争分析，影响企业发展战略。
02 数据架构 在整个工程化方案中，系统依赖的基础设施包括Spark、Hive、HBase、Airflow、MySQL、Redis、Elasticsearch。...除去基础设施外，系统主体还包括Spark Streaming、ETL、产品端3个重要组成部分。图1-4所示是用户画像数仓架构图，下面对其进行详细介绍。 ?...用户画像基础：需要了解、明确用户画像是什么，包含哪些模块，数据仓库架构是什么样子，开发流程，表结构设计，ETL设计等。这些都是框架，大方向的规划，只有明确了方向后续才能做好项目的排期和人员投入预算。...图1-8 回收的调研问卷（截图自“问卷星”） 08 小结 本文主要介绍了用户画像的一些基础知识，包括画像的简介、标签类型、整个画像系统的数据架构，开发画像系统主要覆盖的8个模块，以及开发过程中的各阶段关键产出...初步介绍了画像系统的轮廓概貌，帮助读者对于如何设计画像系统、开发周期、画像的应用方式等有宏观的初步的了解。
用户画像在大数据分析中是一种很有用的系统，它可以各种不同的系统中，起到很关键的作用。比如搜索引擎、推荐系统、内容系统等等，可以帮助应用实现千人千面、个性化、精准等的效果。...推荐系统 推荐系统可以根据用户的喜好和特征，也就是用户的画像，推荐相关的内容。比如，给一个用户定位的画像是美妆达人，那么就应该给她多推送一些面膜护肤之类的东西，而不是推一堆零食。...定义是否合理，推导是否合理 基于知识的画像（个人理解） 知识工程，在百科中的解释是： “知识工程”的产生，把人类所专有的文化、科学、知识、思想等同现代机器联系起来，形成了人——机系统。...群体用户画像 用户画像是用来描述目标用户的画像，而群体画像则是对一类相似的用户的描述。比如成熟稳重型、可爱萝莉型等。 那么如何定义群体画像呢？...可以按照下面的步骤： 获取用户画像 计算用户画像的相似度 用户画像聚类 群体用户画像生成 定义用户画像之间的相似度 计算用户画像之间的相似度，可以参考下面的公式： ?
前段时间做可一些用户画像方面的工作，对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白，希望这篇文章可以提供一点帮助。...在项目开展前，当然要先了解用户画像主要是干什么的，下面是我总结的两篇文章，大家可以先对大数据和用户画像有个基本的认识。...用户画像--《美团机器学习实践》笔记 如果刚接触用户画像，可以先通过以上两篇文章对用户画像挖掘和应用有初步了解。如果你读完以后是一脸懵的话，我知道你很急，但是你先别急。...使用pyspark实现RFM模型及应用（超详细） 利用用户的消费流水，对用户的消费水平打标签~实现简单的用户付费画像。..."的兴趣度是"0.5"~短期（天）兴趣画像就出来啦~ 以上内容阐述了如何通过最直观简洁的方式来构建用户画像，让大家对用户画像的概念有更深入的理解。
二、 用户画像的作用 在互联网、电商领域用户画像常用来作为精准营销、推荐系统的基础性工作，其作用总体包括： （1）精准营销：根据历史用户特征，分析产品的潜在用户和用户的潜在需求，针对特定群体，利用短信、...（3）数据挖掘：以用户画像为基础构建推荐系统、搜索引擎、广告投放系统，提升服务精准度。...五、 用户画像主要应用场景 a)用户属性 b)用户标签画像 c)用户偏好画像 d)用户流失 e)用户行为 f)产品设计 g) 个性化推荐、广告系统、活动营销、内容推荐、兴趣偏好 六、 用户画像使用的技术方法...九、 用户画像验证 十、 用户画像的实际例子 注：此处涉及到工作中的项目内容，由于保密，就不能分享了 十一、 用户画像平台&架构 用户画像平台需要实现的功能。...用户画像系统技术架构 （1） 数据处理 a、数据指标的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统，通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现，比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache
吴军老师说过： “我们处于信息时代，所以我们必须了解这个时代的定律，并且把这些定律作为我们的行动指南。” ——吴军 得到——罗胖精选《吴军 什么是信息时代的...
今天和大家分享知乎侯容老师关于用户画像和实时数据架构实践的干货。 侯容：知乎数据赋能组 Leader，主要负责实时数据、用户理解方向。...针对历史实时数据需求无承接方的现象，已有用户画像系统无法满足多样的人群定向的现状，及业务方进一步人群分析的业务诉求。...用户画像 1、用户筛选，做到多维、多类型的定向筛选，并接入营销、广告、 运营平台等系统，提高业务效率，降低人员成本。 ...3、如何搭建一套高效快速的用户画像系统来解决历史系统的多种问题？ 4、如何快速高效的开发业务功能和保证业务质量？...时间从 40+s 提升至 10s 左右； 3.3.2 用户画像系统 DMP 业务场景 用户画像系统主要有两大功能：用户检索和用户分析。 1、用户检索。
针对历史实时数据需求无承接方的现象，已有用户画像系统无法满足多样的人群定向的现状，及业务方进一步人群分析的业务诉求。...用户画像 1、用户筛选，做到多维、多类型的定向筛选，并接入营销、广告、 运营平台等系统，提高业务效率，降低人员成本。 ...3、如何搭建一套高效快速的用户画像系统来解决历史系统的多种问题？ 4、如何快速高效的开发业务功能和保证业务质量？...时间从 40+s 提升至 10s 左右； 3.3.2 用户画像系统 DMP 业务场景 用户画像系统主要有两大功能：用户检索和用户分析。 1、用户检索。...3、针对用户画像 3.1、完善和升级用户筛选，做到多维、多类型的定向筛选，并接入了运营平台、营销平台等系统，提高了业务效率，降低了业务人员进行人群定向的成本。
上次我们以O2O产品为例讨论了用户画像的实践，这次我们将以OTA产品为例，进一步讨论如何依托数据，搭建用户画像系统。 思 考 用户画像是什么？...数 据仓库 1、数据源 OTA产品用户画像数据仓库中的数据源，一般可以从业务数据库和用户行为日志两个数据库中获取，数据仓库中的数据种类可以包含：机票、酒店、火车票以及保险等业务系统的数据。...2、数据维度 在构建数据仓库之前，我们一定要考虑好数据的维度包括哪些，足够维度的数据，才能支撑起用户画像；如何定义一个用户画像系统的数据维度，这个需要从业务出发。...通常情况下，OTA产品用户画像数据仓库中会包含以下信息： 用户画像数据仓库表； 标签数据； 每日增量的用户基本数据、业务数据、搜索数据； 4、用户唯一标识 用户的唯一标识是用户画像的核心，也是连接...3、用户标签库构建流程 技 术架构 应 用实践 1、用户群体特征分析 设计目标 根据条件可选项，输出筛选用户群体； 图形展示用户群体属性特征； 应用场景 如果筛选的用户群组满足业务的要求，将筛选条件形成参数
伴随着对人的了解逐步深入，一个概念悄然而生：用户画像（UserProfile），完美地抽象出一个用户的信息全貌，可以看作企业应用大数据的根基。 一、什么是用户画像？...二、为什么需要用户画像 用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便计算机处理，如，可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？...所以，用户画像，即：用户标签，向我们展示了一种朴素、简洁的方法用于描述用户信息。 3.1 数据源分析 构建用户画像是为了还原用户信息，因此数据来源于：所有用户相关的数据。...不必担心架构上对每一层分类没有考虑完整，造成维度遗漏留下扩展性隐患。另外，不同的分类方式根据应用场景，业务需求的不同，也许各有道理，按需划分即可。...四、总结： 本文并未涉及具体算法，更多的是阐述了一种分析思想，在计划构建用户画像时，能够给您提供一个系统性、框架性的思维指导。 核心在于对用户接触点的理解，接触点内容直接决定了标签信息。
因此为了满足在激烈竞争中的优势，提前预测出用户是否会流失，采取保留措施成为一大挑战。 本文和你一起探索电信流失客户的画像，后续文章会对电信用户进行流失预测。...一、数据读取与分析 首先介绍一下数据集，它总共包含了7043个用户的信息。...每行存储一个用户的样本，每条样本包含21条属性，由用户基本信息、开通业务信息、签署合约信息、目标变量组成，具体如下： 变量名 描述 数据类型 所属特征群或标签 customerID 客户ID 字符串 基本信息...说明如果想增加用户留存，可以考虑给老年人一些优惠活动或采取一些激励措施来减少老用户的流失。...从bad_rate一列可以看出，总费用越低，客户流失率越高，可能和客户是新用户相关。 三、流失客户画像分析-总结 总结的流失客户画像如下： 至此，电信流失客户画像已讲解完毕。
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